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DifyxEdgeOne最佳案例征集大赛
【Dify + EdgeOne】你奶奶也会做一个“智票通”,轻松票据自定义提取+防数据泄露
在以往使用 Dify 搭建 AI 应用的过程中,我最大的感受是:它已经把 AI 应用开发变得非常简单了。
LucianaiB
2026-05-19
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AI正在重塑软件交付:Harness双轨革命的真相
摘要:当AI编码速度提升10倍,企业的软件交付却跟不上节奏?这就是2026年最尴尬的"AI速度悖论"。本文将深度解析Harness如何破解这一难题,从方法论到平台实践,带你领略企业级AI交付的未来。
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CVE-2026-42945:Nginx "Rift" 漏洞深度解析与紧急修复指南
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2026-05-19
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第四期热点征文-大模型技术
大模型应用:搜索的智能革命:大模型如何重塑传统搜索算法构建新一代智能检索.110
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2026-05-18
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WorkBuddy实操:我让它把TDP官网“整容”成了CodeBuddy的模样
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2026-05-19
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Rspack 源码解析 (2) —— 从 rspack build 到输出 dist,完整编译链路详解
本篇是Rspack源码解析系列第二篇,重点在从rspack build的全流程编译链路梳理和说明,感兴趣的替同学可以点赞、收藏、评论您的问题和收获,不甚感激🤣😄🤣
Amos
2026-05-19
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为什么主流大模型都用 Decoder-Only 架构?从 BERT 的辉煌到 GPT 的统治 🏆
在自然语言处理(NLP)的发展史上,曾有一个关键分水岭。2018年,两大架构横空出世:OpenAI 的 GPT-1(采用 Decoder-Only 架构,单向注意力,从左到右预测下一个词),和 Google 的 BERT(采用 Encoder-Only 架构,双向注意力,通过遮盖部分词来预测)。初期,BERT 在各类 NLP 基准测试中以显著优势碾压 GPT-1。当时的学术界普遍认为,能“看到”上下文全部信息的双向注意力信息量更大,Encoder 架构才是未来主流。😮
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Comet: 基于OpenSpec+Superpowers双星驱动的SpecSkill
最近我做了一个Skill,叫 Comet 。它的核心不是重新发明一个新的 spec 工具,也不是再造一套 AI 编码提示词,而是把两个我很喜欢的 GitHub 项目组合起来:OpenSpec + Superpowers我做 Comet 的原因,是因为我在分别使用 OpenSpec 和 Superpowers 的过程中,发现它们各自都很强,但单独使用时都会遇到一些流程断点。OpenSpec 很适合管理需求、proposal、spec 生命周期和归档。Superpowers 很适合做头脑风暴、深度设计、计划执行和代码 review。但我在真实使用时发现:只用 OpenSpec,容易出现 WHAT 清楚,但 HOW 不够细 的问题,直接采用OpenSpec的task显得有点单薄。只用 Superpowers,容易出现 HOW 很强,但 WHAT 没有完整生命周期闭环 的问题,中间产出的Spec文档回过头来看不知道哪些是已经做完了,哪些是没做完,缺乏Spec归档能力。所以 Comet 的出发点不是替代它们,而是把它们各自最强的部分接起来。
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benym
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用户12292264
2026-05-19
上午好!
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